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以下针对spark具体计算场景，给出数据倾斜解决方案：场 景当RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，产生数据倾斜。打上随机数以后，原先一样的key就变成不一样的了。然后对
Shuffle就是将不同节点上相同的Key拉取到一个节点的过程。这之中涉及到各种IO，所以执行时间势必会较长。对shuffle的优化也是spark job优化的重点。在这种机制下，当前stage的task会为每个下游的task都创建临时磁盘文件。将数据按照
spark和map-reduce，flink这三个都是并行计算的方式。本文介绍spark的逻辑架构,分布式部署架构，计算模式/流处理/容错 等。官方：batch是map-reduce的110倍，支持SQL and DataFrames, MLlib for
深耕分布式系统开发和开源大数据多年，先后专注在安全，存储和计算领域。之前在 Intel，目前转战阿里云上，致力于提供更好用更有弹性的 Hadoop/Spark 大数据平台。Spark架构和设计上的优秀毋庸置疑，从一出道便抢了 Hadoop 的 C 位。Sp
pom.xml文件如下：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?<artifactId>spark-core_${scala.version}</artifa
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